Introduction to Machine Learning with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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具体描述
作者简介
Andreas C. Müller
scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师，曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、亚马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。
Sarah Guido
Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司首席数据科学家。
目录信息
读后感
扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...
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评分在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这...
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用户评价
书买回来半年没读，打开后一口气读完，大概四、五天吧。写得实在太好了：就像一个耐心的好友把机器学习和sklearn与你娓娓道来。 全书特点： 1. 代码直观简单（可到GitHub免费下载） 2. 没有唬人的数学公式，却能把模型的重点突出出来 3. 更多的是代码、数据、sklearn背后的原理解释，解释完再回到代码，使人信服。 4. 作图代码绝对是亮点，非常实用。
评分历时三个多月，终于看完了。今年的读书计划早早地完成了。 这是一本很完整、细致的书。确实挺偏向调参的。
评分终于找到一本合适的书了，前几章调包稍微有点无聊，其他都很实用。但机器学习算法研究还得看其他书，这本只教调包。
评分学得快忘得快！About the Python interface on the most basic ML models. Highly completed, easy to learn and to use (just two or three lines for a model config), but not flexible.
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